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1、CEO更换的股价效应（南方金融杂志）2014年第七期一、研究假设Brickley2003发现，公司的经营业绩与CEO更换负相关，公司业绩表现不佳更可能导致CEO被辞退。王福胜等2012发现企业价值水平较高时，股东对企业价值的预期到达知足，CEO更换的概率较低。Ofek1993发现当CEO更换是由于公司表现不佳而造成时，新CEO一般会采取新的行动或管理策略，如联合运营、投资和融资政策的改变。叶玲2011发现CEO更换之后，公司经营业绩能够得到改善。在公司表现不佳时，董事会更有可能更换CEO，而新上任的CEO能够改善公司目前的经营情况。当CEO更换时，投资者会对公司的将来持有乐观的期望，使股票在短
2、期产生正异常收益。基于此，本文提出下面假设：假设1：我国CEO更换在短期会对股票产生正异常收益。信号传递理论以为，在信息不对称的情况下，公司能够通过股利政策向市场传递有关公司将来盈利能力的信息，进而影响公司的股价。孔小文等2003发现分配股利的上市公司的将来盈利情况好于不分配股利的上市公司，股利政策包含了公司对将来盈利水平的预期。若公司不分配股利，投资者以为公司经营业绩不佳，此时更换CEO会使投资者以为董事希望改变公司目前的经营状况，以使公司在将来有更好的表现。综上，本文提出下面假设：假设2：上年度不分红的公司在CEO更换时产生的正异常收益大于分红的公司。股票一部分收益来源于买卖利得，当公司的
3、股票收益率低于市场时，股东并没获得足够的收益。王福胜等2012发现，企业价值与CEO更换概率负相关，此时更换CEO对投资者是好消息，表明董事会希望改善公司目前的状况，进而产生正异常收益。若公司股票收益率高于市场时，更换CEO更符合替身学讲，由于投资者以为公司更换CEO并非由于离任CEO能力不佳，也不以为新CEO拥有更高的能力。基于此，本文提出下面假设：假设3：上年度年收益率高于上年度市场平均年收益率的公司，CEO更换不产生显著的异常收益；年收益率低于市场的公司产生正异常收益。当代公司治理机制多为委托机制，股东委托董事会和公司管理层代为管理公司，因而可能会产生信息不对称的情况。审计意见代表着公司
4、财务报表信息的可信程度，当审计意见为非标准无保留意见时，表明公司的财务报表不可信，公司与投资者之间存在信息不对称现象，此时更换CEO更符合信号学讲，表明公司实际经营情况可能差于报表披露的，进而产生负异常收益，如肖序等2006发现非标准审计意见导致公司股票产生负异常收益。但是由于能力学讲对异常收益的影响无论在信息能否对称的情况下都存在，因而在信号学讲和能力学讲的共同影响下，公司股票不产生显著的异常收益。当公司外部审计为标准无保留意见时，表明不存在信息不对称现象，更符合能力学讲。CEO更换会对股票产生显著的正异常收益。因而，本文提出下面假设：假设4：上年度外部审计意见为标准无保留意见的公司，CEO
5、更换产生显著的正异常收益；外部审计意见为非标准无保留意见的公司不产生显著的异常收益。二、研究设计本文的实证研究分为两部分，第一部分使用事件研究法对总样本进行分段研究，并根据不同的类别对总样本进行分组检验；第二部分对异常收益进行多元横截面回归分析，分析影响异常收益的因素。一数据与样本。本文使用的股票日综合信息和沪深300指数日综合信息来自于Wind数据库，其他数据全部来自于Resset数据库。我国不同的公司对CEO的职位称呼不同，但是其含义均为企业最高行政管理人员，因而将总经理、总裁、首席执行官均视为CEO。本文以2006年1月1日至2013年12月31日进行CEO更换的公司为基础，进行下面挑选
6、：一是剔除金融行业；二是剔除数据错误的样本，比方新CEO上任日早于公告日、公告日缺失；三是为了避免上一次CEO更换的股价反响的影响，剔除CEO更换前300天发生过CEO更换的样本；四是剔除在公告日前150个交易日或后45个交易日有退市等原因以致于无法获得连续股票收益率的样本；五是剔除在公告日前220个交易日中停牌天数超过40日和公告日后45个交易日中停牌天数超过15日的样本。经过挑选后，符合要求的样本数为618个。二事件研究法。事件研究法集中讨论上市公司的特定事件如并购，分红等对公司股价的影响。事件研究法详细分为四个步骤，下面介绍本文对各个步骤的详细操作。第一步，定义事件与事件窗。本文研究CE
7、O更换事件，事件日定义为信息公告日，事件窗的详细划分见图1。其中T0，T1表示估计期，T1，T4为事件期，T4，T5为事后期，T2=0代表事件日。事件期又细分为事件期前窗T1，T2，用于检验我国股票市场能否存在信息泄露的问题；事件期发生窗T2，T3，用于检验事件日后5天能否产生显著的累积异常收益；T3，T4表示事件期后窗，用于检验我国股票市场对于信息的反响效率。雷倩华等2011发现，信息泄露主要由机构投资者的私有信息引起，机构投资者在事件公告前超常买入，并引起了公告前股票价格的变化，因而事件期前窗的股价效应主要由机构投资者产生。从图2能够看到，事件日前10天到前5天，CEO更换对股票产生了微弱
8、的正累积异常收益，而在事件日前5天到前1天，正异常收益增速加快。在事件期发生窗0，4，AAR为负，CAAR略微下降，但是总体波动不大。在事件期后窗5，20，AAR一直在0附近彷徨，CAAR也几乎没有增长。三、实证结果与分析一检验异常收益。根据挑选后的总样本计算平均异常收益AAR和累计平均异常收益CAAR如图2所示。从图3能够看到，对事件期异常收益进行方差检验时，统计指标几乎都大于1，并且在事件日t=0附近，方差最大，表明CEO更换增加了异常收益的方差。表2表明，在事件期31个交易日中，大于1的天数大于90%，超过10%显著性水平的天数超过60%。因而，同时在统计上证实了CEO更换增加了事件期异
9、常收益的方差。通过方差检验发现我国CEO更换产生的异常收益不知足传统法的假设。因而，本文使用标准化横截面法计算t值。由表3可知，事件期前窗-10，-1的CAAR在1%的显著性水平下显著，讲明我国上市公司CEO更换事件存在信息泄露的情况，并且事件期-10，20的90%累积异常收益来自于事件期前窗。在事件期发生窗0，4，累积异常收益有稍微下降的趋势，但是并不显著，表明CEO更换对股价产生的异常收益基本在事件期前窗就已经反映到股价中，因而在信息公告时，并没有产生显著的异常收益。而在事件期后窗5，20中并没有产生显著的累积异常收益，表明我国市场的反响效率良好，不存在反响过度或反响缺乏现象。事件期-10
10、，20的累积异常收益为正且在5%的显著性水平下显著，表明CEO更换在事件期对股票价格产生了正异常收益，与本文假设一致。二分组检验。本部分基于好消息与坏消息的角度，对总样本根据四种不同的类别进行分组研究。1、根据股票的市场表现进行分组。第一类分组标准是基于CEO更换前股票的市场表现进行分组。本文将事件日上年度年收益率大于上年度总市值加权平均市场年收益率的CEO更换样本划分为高收益组，小于平均市场年收益率的样本划分为低收益组。图4表明，低收益组的CAAR要远远大于高收益组，表明当公司上年度年收益率小于市场平均年收益率时，即公司股票表现不如市场，CEO更换对于投资者是好消息，他们相信新CEO能够改善
11、公司目前状况，使公司股票收益率在将来表现得更好。表4为事件期内不同期间的CAAR的显著性检验结果，其中低收益组在事件期前窗和整个事件期均产生了显著的正异常收益，与本文假设一致。比照高收益组时发现，当CEO更换上年度的股票表现优于市场时，在整个事件期内，股票并没有产生显著的累计异常收益，表明CEO更换对于投资者愈加符合替身学讲，即投资者不以为CEO更换是由于离任CEO的能力缺乏，因而不以为新CEO具备更强的能力能够使得公司表现更佳。2、根据股利信号进行分组。第二类分组标准是基于CEO更换前公司传递的股利信号进行分组。本文将事件日上一年度分红的公司划分为分红组，没有分红的公司划分为不分红组。从图5
12、看到，当事件日的上一个年度没有分红时，CEO更换的所产生的CAAR大于分红组。根据信号理论，当公司派发股利时会给投资者传递公司经营业绩良好的信号；公司不派发股利，投资者以为公司目前经营情况可能出现问题。因而，若上一个年度公司没有派发股利，投资者相信董事会更换CEO是为了改变公司目前的经营状况，新CEO会具有更强的能力和更合适公司当前的发展，在将来能够改善公司的业绩，进而对公司股价将来走势表示乐观。从表5看到，不分红组在事件期前窗-10，-1和整个事件期均产生了显著的正CAAR，其他期间的CAAR并不显著。但是我们发现，分红组在事件期前窗产生了显著的正CAAR，而在发生窗却产生了显著的负CAAR
13、，表明一般投资者比机构投资者更关心股利分配。当CEO更换的上一年度公司进行股利分配，一般投资者会担忧新CEO能否仍然能继续进行股利分配，进而产生了显著的负CAAR。由于我国市场上机构投资者较多，且行动相对一致，所以分红组在整个事件期-10，20仍然产生显著的正CAAR。3、根据信息能否对称进行分组。第三种分组标准是基于CEO更换前公司能否存在市场信息不对称进行分组。本文将事件日上一个年度外部审计意见为标准无保留的样本分为信息对称组，将外部审计意见为非标准无保留的样本分为信息不对称组。从图6看到，信息对称组的CAAR与总体几乎一致，这是由于当审计意见为标准无保留时，意味着管理层与投资者之间不存在
14、信息不对称，更换CEO对投资者而言，主要是能力学讲起作用，另外由于市公司中大部分审计意见均为标准无保留意见，信息对称组的样本与总样本基本一样。更值得关注的是，在信息不对称组中，股票的异常收益波动很大，表明投资者一方面以为新CEO能够改善公司将来的经营状况，符合能力学讲，但是投资者另一方面以为，公司的实际情况可能比报表披露的还差，因此又符合信号学讲，这两种效应同时影响异常收益，使股价表现为剧烈地上下波动。从表6看到，信息对称组CAAR的符号、数值大小和显著程度均和总样本类似，但是信息不对称组中，CAAR呈现正负无规律地波动，并且事件期内所有期间均不显著，与本文假设一致。4、根据经营业绩进行分组。
15、第四种分组标准是基于CEO更换前公司的经营业绩进行分组。本文选用净资产收益率ROE来衡量经营业绩，该指标越大表明公司权益投资收益率越高，将事件日上一年度ROE高于前一年度的ROE的样本分为业绩增长组，小于前一年度ROE的样本划分为业绩衰退组。从图7看到，业绩衰退组的CAAR大于业绩增长组，表明当公司的业绩下降时，更换CEO对于投资者而言是好消息，投资者以为公司董事会更换CEO的原因愈加有可能是为了要改变当前的经营情况。值得关注的是，在业绩增长组中，事件期前窗的CAAR为正，但是事件期发生窗CAAR却下滑，这讲明获得内幕消息的机构投资者对ROE的看法与一般投资者不同。ROE是会计指标，在计算中可
16、能存在一些弹性，因而具有专业知识的机构投资者可能不止关注该指标，进而即便在ROE增长时，机构投资者的表现和在ROE下降时一样。一般投资者则更关心公司的会计指标，在公司业绩增长时担忧新CEO无法延续该增长，CEO更换可能会对公司业绩产生负面影响，进而在事件期发生窗，产生了负的CAAR。从表7的显著性指标能够发现，在增长组中，几乎所有期间的累积异常收益都显著。其中，增长组是唯一在事件期后窗中存在显著的正CAAR的分组，表明一般投资者对该指标存在反响过度现象。在衰退组中，机构投资者的反响与一般投资者基本一致，在事件期前窗和整个事件期中都产生了累积的正异常收益，表明在公司业绩下降时，CEO更换对于所有
17、投资者而言都是好消息，进而推高股价，产生正异常收益。三回归分析。本文以累积异常收益为被解释变量，通太多元横截面回归模型，研究影响累积异常收益的因素。由前文可知，CEO更换对总样本产生显著的正累积异常收益，并且该累积异常收益主要在事件期前窗-10，-1产生，表明我国股票市场上信息泄露问题严重。信息泄露主要由机构投资者获得，因而模型1以总样本在事件期前窗-10，-1的累积异常收益为被解释变量，用于分析影响机构投资者投资的因素；模型2以总样本在整个事件期-10，20的累计异常收益为被解释变量，分析引入一般投资者后累积异常收益的影响因素。分组检验结果表明，分组后低收益组和信息对称组的累积异常收益显著，
18、而他们的对立组却不显著。因而，模型3以低收益组-10，-1的累积异常收益为被解释变量，模型4以低收益组-10，20的累积常收益为被解释变量，模型5以信息对称组-10，-1的累积异常收益为被解释变量，模型6以信息对称组-10，20的累积异常收益为被解释变量。在分组检验中，固然根据净资产收益率分组和分红分组对异常收益产生的影响有不同，但是在整个事件期内，均会产生显著的正异常收益，因而对于这两种分组，则作为控制变量对模型进行回归。表8结果表明，审计意见在模型1显著，但在模型2中却不显著，表明机构投资者比一般投资者更关心上市公司的报表的可信度，审计意见的系数为正表明当审计意见为标准无保留时会增加正累积
19、异常收益，这与分组检验的结果一致。上一个年度的年收益率在模型1和模型2都为负并且显著，讲明当上一年度的年收益率高于市场时会降低累积异常收益，并且机构投资者和一般投资者对股票收益率的看法和态度是一致的；当CEO更换发生在公司股票表现不佳时会增加累积异常收益，这和分组检验的结果一致。性别、年龄和公司规模在回归模型中均不显著，表明它们对股票的累计异常收益并无太大奉献。最后，ROE在两个模型中均为负且显著，表明ROE越小所产生的异常收益越大，表明无论是何种投资者，均关心公司的ROE，这与在分组检验中的结果略微不同，但这是由于测量方式不同造成的。在分组检验中，ROE是一项虚拟变量，以其上年度与前年度的数
20、值大小比照后得到的，而在回归分析的ROE是上一年度的实际数值，使用连续变量能够愈加准确考察ROE对股票价格的影响，且不会产生信息丢失。模型3、4的结果和模型1、2无太大的差异，但是在模型4中调整的R2为负，且无法通过F检验。模型4以低收益组进行回归，由于模型中剔除了对全体投资者影响最大的收益率控制变量后，剩余变量都显得不再显著，表明对于投资者，他们最关心的就是股票价格的表现。模型5、6的回归结果和模型1、2的基本一致，可能的原因有两个：一是由于大部分的上市公司的财务报表均是标准无保留的，因而模型5、6的样本和模型1、2的样本差异不大。二是模型1、2的结论是稳健的。把六组模型进行比照时发现，新上
21、任CEO的性别变量都不显著，并且有四组模型为正，两组模型为负，表明新CEO的性别对累积异常收益的影响不大。分红变量固然在六个模型中没有一个通过显著性检验，但是却在六个模型中的符号均为正，这表明，分红有可能产生正的异常收益，这和分组检验结果不一致。其原因可能是，有些变量与分红变量高度相关，因此在这些变量的影响下，导致分红回归的结果与分组检验不一致。年龄变量固然也都不显著，但是在六组模型中有五组为正，表明新CEO年龄越大可能会对增加股票的正异常收益，这与张建君等2007的发现一致，他们发现固然年轻的高管精神旺盛、应变能力和创新能力更强，但年老的高管经历丰富，社会关系多，更能改善企业将来的业绩表现。
22、最后本文发如今六个模型中公司规模的符号均为负，表明公司规模越大，产生的累积异常收益越小，但是该影响并不显著。四、结论本文首先发现CEO更换事件会增加股票事件期异常收益的方差，表明传统法计算t值会高估统计量。基于此，本文使用了标准化横截面法计算t值，提高统计检验的准确度。然后，本文通过对事件期划分窗口进行统计检验，发如今我国股票市场上，CEO更换事件存在信息泄露问题，并从事件期后窗的市场反响发现，我国市场效率总体良好，不存在显著的反响缺乏或者反响过度的现象。在分组检验中发现下面结果：一是在公司股价表现优于市场平均水平常，CEO更换不产生显著的异常收益；表现不如市场平均水平常会产生显著的正异常收益
23、。二是CEO更换上一年度无分红的公司产生的异常收益大于分红的公司，但是两组均产生正异常收益。三是当公司不存在信息不对称时，异常收益和总样本基本一致，但是当存在信息不对称时，股票异常收益呈现剧烈的波动且不产生显著的异常收益。四是公司经营业绩下跌时的正异常收益大于上涨时，但是两组均产生显著的正异常收益，同时发现一般投资者比机构投资者对会计指标更敏感。最后通太多元横截面回归，本文发现机构投资者较一般投资者关心新CEO的学历。年龄、性别和公司规模对于累积异常收益的影响不显著，但是从其符号能够猜想这些因素仍然可能对异常收益产生微弱的影响。分红变量回归的结果与分组检验时的结果不一致，可能是由于回归变量中存在高度相关的情况，需要进一步深化研究。